Detección de la enfermedad gota en cultivos de papa en Colombia usando DEEP Learning

Abstract

En Colombia, la enfermedad de “La Gota” en cultivos de papa representa un problema importante que afecta la productividad y la economía de los agricultores. Para dar una solución a esta problemática, este proyecto de investigación propone un algoritmo basado en técnicas de procesamiento de imágenes e inteligencia artificial para detectar esta enfermedad en cultivos de papa. La solución es desarrollada por medio de un algoritmo basado en técnicas de procesamiento de imágenes tales como, segmentación, binarización, cambio de espacios de color y operaciones morfológicas, para analizar e interpretar el contenido de las imágenes y así lograr identificar las características que indiquen la presencia de la enfermedad. Posteriormente se implementa un algoritmo de inteligencia artificial utilizando aprendizaje profundo o "deep learning", el cual entrena una red neuronal convolucional y se realiza una clasificación de las imágenes bajo las etiquetas “gota” y “sana”. Los resultados obtenidos con este algoritmo demuestran una precisión del 98.11% al momento de identificar una imagen con la enfermedad de la gota, lo que permite una alerta temprana y ayuda a los agricultores a tomar medidas preventivas. Esto es especialmente importante en la protección de los cultivos y en la reducción de las pérdidas económicas asociadas con la enfermedad. En conclusión, este proyecto de investigación ofrece una solución innovadora y efectiva para abordar la problemática de la enfermedad de "La Gota" en los cultivos de papa en Colombia, lo que contribuye significativamente a la sostenibilidad y la competitividad del sector agrícola en el país.